import java.util.Arrays;
import java.util.Stack;

public class TestSort {

    /** 1 插入排序 ---- 默认都是从小到大排序
     *  时间复杂度：最坏情况下 -- 逆序排序情况下（每插一个元素，就要往后移动n次，相当于等差数列求和）：O（N^2）
     *            最好情况下：有序情况下（只需要遍历一遍然后直接插入）：O（N）
     *  结论：当数据量不多，且基本趋于有序的时候，插入排序是非常快的！
     *  空间复杂度：O（1）
     *  稳定性：稳定
     *         本身就稳定的排序是可以实现不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i]; //先把 array[i] 存起来
            int j = i - 1;
            for(; j >= 0; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                } else {
                    //array[j+1] = tmp; //此时是j已经--到了-1值，所以 array[j+1]是0下标的值，所以直接将tmp给0下标的值
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp; //所以最后一步肯定是执行这句，将tmp给0下标的值
        }
    }

    /**
     * 2 希尔排序 --- 不稳定
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
//        array = Arrays.copyOf(array,array.length);
        int gap = array.length;
        while (gap > 0) {
            gap /= 2;
            shell(array, gap);
        }
    }
    public static void shell(int[] array, int gap) {
        for(int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - gap;
            for(; j >= 0; j -= gap) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     *  3 选择排序
     *  时间复杂度：O(N^2) --- 和数据的有序无序无关
     *  空间复杂度：O(1)
     *  稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
//        array = Arrays.copyOf(array,array.length);
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for(int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j; //更新minIndex的值
                }
            }
            //处理两个下标是一样的情况
            if(i != minIndex) {
                swap(array, minIndex, i);
            }
        }
    }

    public static void selectSort2(int[] array) {
//        array = Arrays.copyOf(array,array.length);
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int j = left+1; j <= right; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
                if(array[j] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = j;
                }
            }
            //把最小值交换到前面
            swap(array,minIndex,left);
            //如果max下标正好是left，也就是说max并没有找到比它更大的值，
            //此时通过上边一行代码，已经把最大值从left换到了minIndex位置，所以要更新maxIndex
            if(maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex; //因为交换之后，minIndex指向的是原来left指向的值
            }
            //把最大值交换到后面
            swap(array,maxIndex,right);
            left++;
            right--;
        }
    }

    /** 4 堆排序
     * 时间复杂度：O(n*log(n))
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的算法
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        // 1 先大根堆创建堆
        createBigHeap(array);
        // 2 调换第一个和最后一个元素，调整堆
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            shiftDown(array,0,end);
            end--; //继续往前调整
        }
    }
    //创建大根堆
    private static void createBigHeap(int[] array) {
        for(int parent = (array.length-1 -1) / 2; parent >= 0; parent--) {
            shiftDown(array,parent,array.length);
        }
    }
    //向下调整
    private static void shiftDown(int[] array, int parent, int len) {
        int child = 2*parent + 1;
        while (child < len) { //节点不可以越界
            //有右孩子，且右孩子大于左孩子节点
            if (child+1 < len && array[child] < array[child+1]) {
                child++; //遍历到右节点
            }
            if(array[parent] < array[child]) {
                swap(array,child,parent); //交换父节点和子节点
                parent = child;
                child = 2*parent + 1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     *  5 冒泡排序
     * 时间复杂度：考虑优化：最坏（逆序）：O(N^2)  最好（正序）：O(N)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flag = false; //做优化
            for(int j = 0; j < array.length-1 -i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                } else {
                    flag = true;
                }
            }
            if(flag == false) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     *  6 快速排序 -- 优先使用挖坑法、再Hoare法，
     * 时间复杂度：O(N*logN) -- 没找一层就是 log(N)，一共找了 N 层
     * 空间复杂度：O(log(N)) -- 树的高度 -- 申请的空间就是树的高度
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     * 当我们给定的数据是有序的时候，这个快排的时间复杂度是：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(n)
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }
    private static void quick(int[] array, int start, int end) {
        //必须写>，因为预防 1 2 3 4 5 6 这样子的排序，直接没有左树或者没有右树，
        //如果没有左树，那么end会走到-1下标去，下边代码还会继续执行，加上start >= end判断，会直接return，不必再执行了
        if(start >= end) {
            return;
        }

        if(end - start +1 <= 15) {
            //对 start 和 end 区间范围内使用插入排序
            insertRangeSort(array,start,end);
        }

        /**
         * 在执行 partitionHoare 找基准之前，尽量去解决 划分不均匀的问题  -- 三数取中法
         */
        int index = findMidValIndex(array,start,end);
        swap(array,start,index); //让找到的中间值与最左边交换，成为基准

        int pivot = partitionHoare(array,start,end); //找出基准
//        int pivot = partition(array,start,end); -- 挖坑法
//        int pivot = partition2(array,start,end);  -- 前后指针法
        quick(array,start,pivot-1); //左边的
        quick(array,pivot+1,end);//右边的
    }

    /**
     * 对指定区间的数据进行插入排序
     * @param array
     * @param left 区间的起点
     * @param right 区间的终点
     */
    public static void insertRangeSort(int[] array, int left, int right) {
        for (int i = left+1; i < right; i++) {
            int tmp = array[i]; //先把 array[i] 存起来
            int j = i - 1;
            for(; j >= left; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                } else {
                    //array[j+1] = tmp; //此时是j已经--到了-1值，所以 array[j+1]是0下标的值，所以直接将tmp给0下标的值
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp; //所以最后一步肯定是执行这句，将tmp给0下标的值
        }
    }

    private static int findMidValIndex(int[] array, int start, int end) {
        int midIndex = (start + end) / 2;
                // 3     <      9
        if(array[start] < array[end]) {
            if(array[midIndex] < array[start]) {   // array[midIndex]=x   x 3 9
                return start;
            }else if(array[midIndex] > array[end]) {  // 3 9 x
                return end;
            }else {
                return midIndex;  // 3 x 9
            }
        }else {  // array[start]=9  >  array[end]=3
            if(array[midIndex] > array[start]) { // array[midIndex]=x    x 9 3
                return start;
            }else if(array[midIndex] < array[end]) { // 9 3 x
                return end;
            }else {
                return midIndex; // 9 x 3
            }
        }
    }

    // 6.1 ------------------ Hoare法
    private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) { //找出基准
        int i = left; //记录下left的下标，用于与后边的基准交换
        int pivot = array[left];
        while (left < right) {
            // left < right不能少，为了预防后面的比基准都大
            while (left < right && array[right] >= pivot) {
                right--;
            }
            /** (1) 为什么从右边开始找
             *      如果左边的第一个值作为key，那么必须先走右边，这样相遇之后的那个值才会比key小，---- 小的都在基准的左边，大的在右边
             *      如果从左边先走，那么相遇的值会比基准大
             *  (2) array[right] >= pivot 为什么取 =
             *      这样为了跳过与基准相等的值，然后继续向右寻找比它大的值，继续向左寻找比它小的值，
             *      进行交换，让新的基准的做左边都是小于它的，右边都是大于它的。
             */
            while (left < right && array[left] <= pivot) {
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,left,i); //交换之后更新了新的基准
        return left;
    }
    // 6.2 ------------ 挖坑法
    private static int partition(int[] array, int left, int right) { //找出基准
        int i = left; //记录下left的下标，用于与后边的基准交换
        int pivot = array[left];
        while (left < right) {
            // left < right不能少，为了预防后面的比基准都大
            while (left < right && array[right] >= pivot) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= pivot) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = pivot;
        return left;
    }
    // 6.2 ------------ 前后指针法
    public static int partition2(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array, prev, cur);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     *  非递归 快速排序
     * @param array
     */
    public static void quickSort2(int[] array) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int start = 0;
        int end = array.length - 1;
        int pivot = partition(array,start,end); //挖坑法找基准
        // 1.判断左边是不是有2个元素
        if(pivot > start+1) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }
        // 2.判断右边是不是有2个元素
        if(pivot < end-1) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partition(array,start,end); //挖坑法找基准
            // 3.判断左边是不是有2个元素
            if(pivot > start+1) {
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }
            // 4.判断右边是不是有2个元素
            if(pivot < end-1) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N*log(N))
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     * 稳定的排序有：插入、冒泡、归并
     * @param array
     */
    // 递归--归并排序
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortChild(array,0,array.length-1);
    }
    //分解
    private static void mergeSortChild(int[] array, int left, int right) {
        if(left == right) {
            return;
        }
        int mid = (left+right) / 2;

        mergeSortChild(array,left,mid); //分解
        mergeSortChild(array,mid+1,right); //分解

        merge(array,left,mid,right);
    }
    //合并有序数组
    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= e1) { //有可能是s2走完了而s1没走完，将s1继续走完
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        //此时tmpArr[]中放的是left到right中有序的数组
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            //给array的i加上left是为了给右边的赋值，从而不会使右边的数组覆盖左边的
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }

    /**
     * 非递归的 归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort2(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i+=gap*2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap -1;
                int right = mid + gap;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2; //一半一半的进行拆分，一半一半的进行合并
        }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度：O(n+范围)  范围越小时间复杂度越小
     * 空间复杂度：O(范围)
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        // 1.遍历数组，找到最小值和最大值 ----》 才能确定计数数组的大小
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) { // O(n)
            if(array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
            if(array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
        }
        // 2.确定计数数组的长度
        int len = maxVal - minVal + 1;
        int[] countArr = new int[len];
        // 3.开始遍历当前数组，统计每个数字出现的次数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {  // O(n)
            int val = array[i];
            countArr[val-minVal]++;
        }
        int index = 0;
        // 4.遍历计数数组，看每个下标的值是几，就打印几个下标的数据就好 // O(计数数组的长度范围+n)
        for (int i = 0; i < countArr.length; i++) {
            while (countArr[i] > 0) {
                array[index] = i+minVal; //比如：2下标放的是92
                index++;
                countArr[i]--;
            }
        }
    }

    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {1, 2, 19, 34, 29, 15};
        /*insertSort(array);
        System.out.println("插入排序：" + Arrays.toString(array));*/

        /*shellSort(array);
        System.out.println("希尔排序：" + Arrays.toString(array));*/

        /*selectSort(array);
        System.out.println("直接排序：" + Arrays.toString(array));*/

        /*selectSort2(array);
        System.out.println("选择排序：" + Arrays.toString(array));*/
        /*heapSort(array);
        System.out.println("选择排序：" + Arrays.toString(array));*/

        /*bubbleSort(array);
        System.out.println("冒泡排序：" + Arrays.toString(array));*/

        /*quickSort(array); //递归
        System.out.println("快速排序：" + Arrays.toString(array));*/
        /*quickSort2(array); //非递归
        System.out.println("快速排序：" + Arrays.toString(array));*/

        /*mergeSort(array);
        System.out.println("归并排序：" + Arrays.toString(array));*/
        mergeSort2(array);
        System.out.println("非递归的归并排序：" + Arrays.toString(array));
    }
}
